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Dataset statistics

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Reproduction

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Analysis finished2025-01-08 16:10:48.521710
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2nd rowle-role-des-plateformes-numeriques-dans-la-popularisation-des-pieces-de-collection-aupres-des-nouvelles-generations
3rd rowplafond-paiement-especes-comprendre-les-regles-et-restrictions
4th rowmaximiser-vos-cheques-vacances-a-la-retraite-conseils-et-astuces
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

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Unique836 ?
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Sample

1st rowComptabilisation des charges constatées d'avance : maîtrisez les CCA - S Finance
2nd rowLe rôle des plateformes numériques dans la popularisation des pièces de collection auprès des nouvelles générations - S Finance
3rd rowPlafond paiement espèces : comprendre les règles et restrictions - S Finance
4th rowMaximiser vos chèques vacances à la retraite : conseils et astuces - S Finance
5th rowDécouvrez quel salaire est requis pour emprunter 150 000 euros - S Finance
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en 178
 
1.7%
la 174
 
1.7%
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

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Unique (%)100.0%

Sample

1st rowDans le domaine de la comptabilité, la maîtrise des Charges Constatées d’Avance (CCA) est fondamentale pour assurer une représentation fidèle de la situation financière d’une entreprise. Les CCA concernent des dépenses enregistrées durant un exercice comptable, mais qui se rapportent à une période ultérieure. Une bonne compréhension de leur comptabilisation permet aux entreprises de respecter le principe de l’indépendance des exercices, garantissant ainsi que chaque période comptable reflète uniquement les charges et les produits qui lui sont propres. Cette compétence est indispensable pour les professionnels de la comptabilité qui cherchent à optimiser la gestion financière de leur structure. Plan de […]
2nd rowLa technologie occupe une grande place dans la vie quotidienne et a permis aux industries d’élargir leurs activités. À l’instar de nombreux articles, les pièces commémoratives sont désormais accessibles en ligne. Ce concept a d’ailleurs permis de populariser davantage la numismatique chez la nouvelle génération. Zoom dans cet article pour en savoir davantage. Plan de l'articleQuels sont les impacts de la technologie numérique ?Possibilité de commander en ligneQu’en est-il des enchères en ligne ?Se faire livrer chez soiUne activité qui plaît à toutes les générations Quels sont les impacts de la technologie numérique ? La technologie numérique occupe une place […]
3rd rowDans un effort pour contrecarrer les activités illicites telles que le blanchiment d’argent et la fraude fiscale, de nombreux pays ont mis en place des réglementations strictes concernant les transactions en espèces. Ces restrictions, souvent méconnues du grand public, fixent un plafond maximal pour les paiements en liquide, au-delà duquel le recours aux moyens de paiement traçables devient obligatoire. La compréhension de ces règles s’avère essentielle tant pour les consommateurs que pour les professionnels, afin d’éviter les sanctions et de favoriser la transparence financière. Cet écosystème réglementaire évolue constamment, reflétant la volonté des autorités de s’adapter aux nouvelles méthodes de […]
4th rowÀ l’approche de la retraite, de nombreux Français se demandent comment tirer le meilleur parti de leurs chèques-vacances. Ces avantages, souvent sous-utilisés, peuvent pourtant offrir une multitude d’opportunités pour profiter pleinement de cette nouvelle phase de vie. Qu’il s’agisse de découvrir de nouvelles destinations, de profiter d’activités culturelles ou de s’offrir des séjours bien-être, les chèques-vacances représentent une ressource précieuse. Quelques astuces simples permettent de les optimiser au maximum, garantissant ainsi des moments de détente et de découverte sans trop entamer les économies. A voir aussi : Le placement immobilier via le SCPI : ce qu’il faut savoir Avec un […]
5th rowLe processus d’obtention d’un prêt hypothécaire est souvent complexe et peut-être décourageant pour les emprunteurs potentiels. Il est important de comprendre les critères qui déterminent l’admissibilité à un prêt hypothécaire. On peut citer entre autres le revenu, l’historique de crédit, la mise de fonds et la capacité de remboursement. Lisez cet article pour en savoir plus sur salaire requis pour emprunter 150 000 euros. Plan de l'articleDéterminer le montant du prêt hypothécaireLes critères pour déterminer l’admissibilité à un prêt hypothécaireQuel salaire est requis pour emprunter 150 000 euros ? Déterminer le montant du prêt hypothécaire Pour déterminer le salaire requis, […]
ValueCountFrequency (%)
de 4355
 
5.9%
les 2098
 
2.8%
la 1742
 
2.4%
et 1557
 
2.1%
des 1467
 
2.0%
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2.0%
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en 1371
 
1.9%
le 1253
 
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une 1042
 
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 489417
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
72330
14.8%
e 58412
11.9%
s 34645
 
7.1%
n 30385
 
6.2%
i 29552
 
6.0%
t 29374
 
6.0%
r 28771
 
5.9%
a 25895
 
5.3%
o 22999
 
4.7%
u 21658
 
4.4%
Other values (101) 135396
27.7%
Distinct598
Distinct (%)70.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size148.0 KiB
Minimum2018-11-12 04:31:10+00:00
Maximum2025-01-07 13:56:14+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:10:52.388118image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:10:52.680718image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct491
Distinct (%)98.8%
Missing346
Missing (%)41.0%
Memory size148.0 KiB
Minimum2020-05-29 08:42:05+00:00
Maximum2025-01-05 09:18:11+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:10:52.944295image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:10:53.198396image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Missing 

Distinct21
Distinct (%)2.6%
Missing36
Missing (%)4.3%
Memory size187.3 KiB
Watson
206 
Rodrigue
91 
Lynda
86 
smartuser
69 
Tangi
58 
Other values (16)
297 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7038414
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5410
Distinct characters41
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st rowWatson
2nd rowsmartuser
3rd rowWatson
4th rowWatson
5th rowSilvere

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 206
24.4%
Rodrigue 91
10.8%
Lynda 86
10.2%
smartuser 69
 
8.2%
Tangi 58
 
6.9%
Justin005 56
 
6.6%
Nico 51
 
6.0%
Emmanuel 44
 
5.2%
Lionel004 23
 
2.7%
Silvere 22
 
2.6%
Other values (11) 101
12.0%
(Missing) 36
 
4.3%

Length

2025-01-08T17:10:53.448013image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 206
25.5%
rodrigue 91
11.3%
lynda 86
10.7%
smartuser 69
 
8.6%
tangi 58
 
7.2%
justin005 56
 
6.9%
nico 51
 
6.3%
emmanuel 44
 
5.5%
lionel004 23
 
2.9%
silvere 22
 
2.7%
Other values (11) 101
12.5%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 416
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 374
 
6.9%
t 372
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 274
 
5.1%
u 260
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1749
32.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5410
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 416
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 374
 
6.9%
t 372
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 274
 
5.1%
u 260
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1749
32.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5410
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 416
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 374
 
6.9%
t 372
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 274
 
5.1%
u 260
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1749
32.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5410
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 541
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 416
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 374
 
6.9%
t 372
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 274
 
5.1%
u 260
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1749
32.3%
Distinct838
Distinct (%)99.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size304.5 KiB
2025-01-08T17:10:53.856115image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length153
Median length91
Mean length60.527877
Min length17

Characters and Unicode

Total characters51025
Distinct characters90
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique834 ?
Unique (%)98.9%

Sample

1st row Comptabilisation des charges constatées d’avance : maîtrisez les CCA
2nd row Le rôle des plateformes numériques dans la popularisation des pièces de collection auprès des nouvelles générations
3rd row Plafond paiement espèces : comprendre les règles et restrictions
4th row Maximiser vos chèques vacances à la retraite : conseils et astuces
5th row Découvrez quel salaire est requis pour emprunter 150 000 euros
ValueCountFrequency (%)
647
 
8.0%
de 343
 
4.3%
les 299
 
3.7%
comment 219
 
2.7%
pour 217
 
2.7%
la 181
 
2.3%
en 175
 
2.2%
le 137
 
1.7%
un 126
 
1.6%
à 114
 
1.4%
Other values (1652) 5582
69.4%
2025-01-08T17:10:54.593921image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8000
15.7%
e 5732
11.2%
s 3337
 
6.5%
r 3317
 
6.5%
n 3146
 
6.2%
i 3018
 
5.9%
t 2809
 
5.5%
o 2757
 
5.4%
a 2749
 
5.4%
u 2238
 
4.4%
Other values (80) 13922
27.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 51025
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8000
15.7%
e 5732
11.2%
s 3337
 
6.5%
r 3317
 
6.5%
n 3146
 
6.2%
i 3018
 
5.9%
t 2809
 
5.5%
o 2757
 
5.4%
a 2749
 
5.4%
u 2238
 
4.4%
Other values (80) 13922
27.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 51025
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8000
15.7%
e 5732
11.2%
s 3337
 
6.5%
r 3317
 
6.5%
n 3146
 
6.2%
i 3018
 
5.9%
t 2809
 
5.5%
o 2757
 
5.4%
a 2749
 
5.4%
u 2238
 
4.4%
Other values (80) 13922
27.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 51025
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8000
15.7%
e 5732
11.2%
s 3337
 
6.5%
r 3317
 
6.5%
n 3146
 
6.2%
i 3018
 
5.9%
t 2809
 
5.5%
o 2757
 
5.4%
a 2749
 
5.4%
u 2238
 
4.4%
Other values (80) 13922
27.3%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size194.1 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct714
Distinct (%)84.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1700.1352
Minimum10
Maximum4255
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size148.0 KiB
2025-01-08T17:10:54.844545image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10
5-th percentile242.1
Q11218.5
median1754
Q32341
95-th percentile2680
Maximum4255
Range4245
Interquartile range (IQR)1122.5

Descriptive statistics

Standard deviation753.13483
Coefficient of variation (CV)0.44298525
Kurtosis-0.47198583
Mean1700.1352
Median Absolute Deviation (MAD)572
Skewness-0.38816231
Sum1433214
Variance567212.06
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:10:55.091636image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2260 6
 
0.7%
2451 4
 
0.5%
2281 4
 
0.5%
2111 3
 
0.4%
1590 3
 
0.4%
2390 3
 
0.4%
2149 3
 
0.4%
1951 3
 
0.4%
2265 3
 
0.4%
1586 3
 
0.4%
Other values (704) 808
95.8%
ValueCountFrequency (%)
10 1
0.1%
12 1
0.1%
26 1
0.1%
28 1
0.1%
42 1
0.1%
67 1
0.1%
76 1
0.1%
84 1
0.1%
86 1
0.1%
87 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
4255 1
0.1%
3835 1
0.1%
3529 1
0.1%
3154 1
0.1%
3148 1
0.1%
3135 1
0.1%
3067 1
0.1%
3048 1
0.1%
3047 1
0.1%
3038 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct19
Distinct (%)2.3%
Missing10
Missing (%)1.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.6302521
Minimum2
Maximum32
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size148.0 KiB
2025-01-08T17:10:55.296711image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum32
Range30
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.4273377
Coefficient of variation (CV)0.52423446
Kurtosis40.479629
Mean4.6302521
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness4.7330465
Sum3857
Variance5.8919683
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:10:55.495651image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=19)
ValueCountFrequency (%)
3 235
27.9%
4 210
24.9%
5 152
18.0%
6 85
 
10.1%
7 53
 
6.3%
2 44
 
5.2%
8 22
 
2.6%
9 10
 
1.2%
10 8
 
0.9%
13 2
 
0.2%
Other values (9) 12
 
1.4%
(Missing) 10
 
1.2%
ValueCountFrequency (%)
2 44
 
5.2%
3 235
27.9%
4 210
24.9%
5 152
18.0%
6 85
 
10.1%
7 53
 
6.3%
8 22
 
2.6%
9 10
 
1.2%
10 8
 
0.9%
11 2
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
32 1
0.1%
30 1
0.1%
24 1
0.1%
19 1
0.1%
17 1
0.1%
15 1
0.1%
14 2
0.2%
13 2
0.2%
12 2
0.2%
11 2
0.2%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size185.1 KiB
None
843 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3372
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 843
100.0%

Length

2025-01-08T17:10:55.698749image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:10:55.874471image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 843
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3372
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3372
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3372
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size185.1 KiB
None
843 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3372
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 843
100.0%

Length

2025-01-08T17:10:56.051551image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:10:56.215106image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 843
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3372
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3372
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3372
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 843
25.0%
o 843
25.0%
n 843
25.0%
e 843
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size182.6 KiB
1
843 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters843
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 843
100.0%

Length

2025-01-08T17:10:56.384161image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:10:56.551044image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 843
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 843
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 843
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 843
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 843
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 843
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 843
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 843
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct429
Distinct (%)50.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean460.92645
Minimum1
Maximum2249
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size148.0 KiB
2025-01-08T17:10:56.749107image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile17
Q1145
median499
Q3614
95-th percentile1123.9
Maximum2249
Range2248
Interquartile range (IQR)469

Descriptive statistics

Standard deviation343.13914
Coefficient of variation (CV)0.7444553
Kurtosis1.4645717
Mean460.92645
Median Absolute Deviation (MAD)223
Skewness0.81973628
Sum388561
Variance117744.47
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:10:57.008183image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
38 19
 
2.3%
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2.3%
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0.2%
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Real number (ℝ)

High correlation 

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Quantile statistics

Minimum1.1657778
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Descriptive statistics

Standard deviation81.036766
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Histogram with fixed size bins (bins=50)
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Real number (ℝ)

High correlation 

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Quantile statistics

Minimum34.973333
5-th percentile64.745344
Q182.153356
median111.90114
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Maximum22470
Range22435.027
Interquartile range (IQR)51.229138

Descriptive statistics

Standard deviation2431.103
Coefficient of variation (CV)3.4647092
Kurtosis37.877021
Mean701.67591
Median Absolute Deviation (MAD)28.797692
Skewness5.8709784
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Variance5910261.7
MonotonicityNot monotonic
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Histogram with fixed size bins (bins=50)
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0.2%
Other values (818) 818
97.0%
ValueCountFrequency (%)
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Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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Correlations

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Missing values

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2025-01-08T17:10:48.083963image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-08T17:10:48.389164image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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